Figura: Capa do Livro Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence – A Modern Approach, Prentice-Hall.
Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação e
Ciências da Computação
Inteligência Artificial
Introdução (Parte I)
Prof. Ryan Ribeiro de Azevedo
ryanweb9@gmail.com
Carga Horária: 60 horas
Introdução
Tópicos
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O que é IA?
Histórico
Características Essenciais
Domínios de Aplicação
O que é IA?
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Objetivo: desenvolver sistemas para realizar tarefas
que, no momento


são melhor realizadas por seres humanos que por
máquinas, ou
não possuem solução algorítmica viável pela computação
convencional
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reproduzir o comportamento inteligente

entender entidades inteligentes
Se o ser humano pode, por que não a máquina? (tese de Church-Turing)
O que é IA?
Algumas definições de IA, organizadas em 4 categorais
Processos de pensamento e raciocínio
Comportamento
Sucesso em termos de fidelidade ao desempenho humano
Sucesso comparando-o com o conceito ideal de inteligência (racionalidade)
O que é IA?
Abordagens

Centradas em torno de seres humanos


Ciência empírica, envolvendo hipóteses e confirmação
experimental
Centradas em torno da racionalidade

Envolve uma combinação de Matemática e Engenharia
O que é IA?

Agindo de forma humana: a abordagem do teste
de Turing






Processamento de linguagem natural
Representação de conhecimento
Raciocínio automatizado
Aprendizado de máquina
Visão Computacional
Robótica
O que é IA?

Pensando de forma humana: a estratégia de
modelagem cognitiva

Ciência cognitiva - reúne modelos computacionais da IA e
técnicas experimentais da psicologia para tentar construir
teorias precisas e verificáveis a respeito dos processos de
funcionamento da mente humana.
O que é IA?

Pensando racionalmente: a abordagem das “leis
do pensamento”



Tentativa de codificação do “pensamento correto” –
processos de raciocínios irrefutáveis.
Seus silogismos forneceram padrões para estruturas de
programas que sempre resultavam em conclusões corretas
ao receberem premissas corretas.
As leis do pensamento deveriam governar a operação da
mente.
O que é IA?

Pensando racionalmente: a abordagem de agente
racional


Agente – é simplesmente algo que age (latim – agere –
fazer).
Agente racional – age para alcançar o melhor resultado ou,
quando há incerteza, o melhor resultado esperado.
Os fundamentos da IA
Matemática
Filosofia
Lingüística
Economia
IA
IA
Cibernética
Neurociência
Psicologia
Engenharia de
Computação
História da IA
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Inteligência
 Estudada há mais de 2000 anos por filósofos
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Raciocínio, memória, aprendizado, visão
Inteligência Artificial
 surgiu na década de 50
 estuda a inteligência de maneira teórica e
experimental
História da IA

Church e Turing estabelecem limites para aquilo
que pode ser resolvido por computadores,
introduzindo o conceito de computabilidade (1936).

"Mas podem as máquinas pensar?"
Famosa pergunta feita em 1950 por Alan Turing
(Teste de Turing)
História da IA

Primeiro trabalho (1943) - McCulloch and Pitts:
implementação dos operadores lógicos através de
uma rede neural.
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Primeiro Evento (1956)
 Newell and Simon – Logic Theorist (resolvedor
de teoremas)
História da IA
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
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GPS (General Problem Solver, 1960 ) - Newell and
Simon
Linguagem LISP (1958) – McCarthy
Micromundos (1963) – Minsky (problemas de
domínios limitados)
O mundo dos blocos (1968)
Linguagem Prolog (1970) - Edinburgh/Marseilles
Surge o nome Inteligência Artificial, após um workshop entre
grandes nomes como: John McCarthy, Arthur Samuel (IBM),
Ray Solomonoff e Oliver Selfridge (MIT).
História da IA
Uma cena do mundo de blocos.
História da IA

Primeiro experimento feito para tentar realizar o
“Teste de Turing” - Eliza (1966)


um programa criado pelo pesquisador Joseph Weizenbaum,
do MIT, que simulava uma psicóloga virtual usando trechos
das frases dos usuários para compor as respostas e
estimulava o “paciente” a se aprofundar cada vez mais nos
detalhes dos seus problemas.
Exemplo de diálogo com a Eliza:
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Eliza: Olá, conte-me o seu problema.
Usuário: Eu não me relaciono bem com as outras pessoas.
Eliza: E por que você acha que você não se relaciona bem
com as outras pessoas?
Usuário: Pois estou sempre sozinho.
...
Software de Inteligência Artificial para criação de personagens virtuais:
www.inbot.com.br
História da IA

Primeiros programas de tradução automática
(artigos científicos Russo – Inglês) caíram em
descrédito
 Exemplo
 O espírito é forte mas a carne é fraca
 A vodka é boa mas a carne é podre

Financiamentos cancelados em 1966.
História da IA

1969 - ressurgimento do entusiasmo
 Sistemas especialistas
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1970/1980 - Alguns sistemas famosos:

SHRLDU (interface em linguagem natural
aplicado ao mundo de blocos)

MYCIN (diagnóstico médico)

LUNAR (interface para geólogos interrogarem
sobre as amostras de rochas trazidas pela Appolo
na missão lunar - o primeiro usado por pessoas
que não os projetistas do sistema).
História da IA

1980 - Projeto japonês: a quinta geração de
computadores (IA, Prolog, PLN) repercussões no
financiamento global para a área de IA.

1980 - com projetos mais reais, a IA começa a ser
utilizada na indústria, promovendo cortes de
despesas e otimização de tarefas.

R1 - o primeiro "expert system" de sucesso que iniciou suas
atividades na Digital Equipment - economia de 40 milhões
de dólares por ano.
História da IA

1997 - Deep blue vence Kasparov
 algoritmos de busca
 computadores de alta velocidade
 hardware específico para xadrez

A IA é o elemento fundamental nas mais diversas
ferramentas disponíveis na Internet.
História da IA

Atualmente - usada em grande escala, posta a
prova pelos militares americanos na operação Desert
Storm, na guerra do Iraque (Mísseis teleguiados e
sensores de visão noturna)

Tendências - passagem de sistemas experimentais
para aplicações reais de grande escala
 representação de conhecimento
 reconhecimento da fala
 robótica
 visão
 internet
História da IA

Agindo humanamente (anos 50-70): Teste de Turing


Pensando humanamente (anos 50-60): simulação
cognitiva (Simon & Newell)


Boas inspirações (GPS, Sistemas Especialistas,...) mas
fraca justificativa para os resultados obtidos
Pensando idealmente (anos 60-70): A escola logicista
(McCarthy)



Problema: “mito do cérebro eletrônico“
Desenvolvimento de formalismos de representação de
conhecimento
Problemas: escassez de recursos computacionais, limitação
dos tipos de inferências
Agindo idealmente (anos 80 em diante): Agente
inteligente (Newell, Minsky, Russel & Norvig)

Abrangente (atividades), unificador (domínios da IA),
excelente framework para projeto e análise de programas.
Paradigmas de Raciocínio da IA

Simbólico: metáfora lingüística
 ex. sistemas de produção, agentes,...

Conexionista: metáfora cerebral
 ex. redes neurais

Evolucionista: metáfora da natureza
 ex. algoritmos genéticos, vida artificial,

Estatístico/Probabilístico
 Ex. Redes Bayesianas, sistemas difusos (fuzzy)
Paradigma Simbólico

West é criminoso ou não?

“A lei americana diz que é proibido vender armas a uma nação
hostil. Cuba possui alguns mísseis, e todos eles foram vendidos pelo
Capitão West, que é americano.”

Como resolver automaticamente este problema de
classificação?

Segundo a IA (simbólica), é preciso:



Identificar o conhecimento do domínio (modelo do problema)
Representá-lo utilizando uma linguagem formal de
representação
Implementar um mecanismo de inferência para utilizar esse
conhecimento
Paradigma Conexionista Redes Neurais

Definição “Romântica”:
 Técnica inspirada no funcionamento do cérebro, em que os
neurônios artificiais, conectados em rede, são capazes de
aprender e de generalizar.

Definição “Matemática”:
 Técnica de aproximação de funções por regressão não
linear.

É uma outra abordagem:
 linguagem - redes de elementos simples
 raciocínio - aprender diretamente a função entrada-saída
Paradigma Evolutivo
Definição:
Método probabilista
de busca para
resolução de
problemas
(otimização)
“inspirado” na teoria
da evolução.

EVOLUÇÃO
 diversidade é gerada por cruzamento e mutações
 os seres mais adaptados ao seus ambientes sobrevivem
(seleção natural)
 as características genéticas de tais seres são herdadas
pelas próximas gerações
Exemplos de Aplicação da IA

Matemática: demonstração de teoremas, resolução simbólica
de equações, geometria, etc.

Pesquisa operacional: otimização e busca heurística em geral

Jogos: xadrez, damas, etc.

Processamento de linguagem natural: tradução automática,
verificadores ortográficos e sintáticos, interface vocal,
reconhecimento da fala, de locutor, etc.

Sistemas tutores: modelagem do aluno, escolha de
estratégias pedagógicas, etc.

Percepção: visão, tato, audição, olfato, paladar...

Robótica (software e hardware): manipulação, navegação,
monitoramento, etc.
Exemplos de Aplicação da IA

Sistemas especialistas: Atividades que exigem
conhecimento especializado e não formalizado
 Tarefas: diagnóstico, previsão, monitoramento, análise,
planejamento, projeto, etc.
 Áreas: medicina, finanças, engenharia, química, indústria,
arquitetura, arte, computação,...

Computação:
 engenharia de software (sobretudo na Web)
 programação automática
 interfaces adaptativas
 bancos de dados dedutivos e ativos
 mineração de dados (data mining)
 sistemas distribuídos, etc.
IA - Limitações
Ainda existem muitas limitações nas questões
relacionadas à Inteligência Artificial?
Órgãos/Empresas de IA
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Empresas especializadas em IA:


Grandes empresas desenvolvendo e utilizando IA:


IBM, HP, Sun, Microsoft, Unisys, Google, Amazon.com, ...
Grandes empresas utilizando IA:



http://dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Companies/
www.businessweek.com/bw50/content/mar2003/a3826072.htm
Wal-Mart, Abbot Labs, US Bancorp, LucasArts, ...
Órgãos governamentais utilizando IA:

US National Security Agency
Pluridisciplinaridade da IA
Inspiração
Tarefas
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- Proba. e Estat
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do conhecimento
e Raciocínio
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Aquisição de
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Linguagem Natural
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Download

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